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基因检测的智慧时代:走上云端、走下神坛

回顾2015、2016年生信市场的起起伏伏、缘起缘灭,不由想起小伙伴狄更斯的名言:这是最好的时代,这是最坏的时代 。然而,都市众林生存的两大定律,”活久见“和”城会玩“决定了那些使用最高级语气的人终究是too young, too simple, sometimes naïve(不老妖精莎士比亚语);不到最后,你永远不知道城里人能玩出什么新花样。

很好的时代、很坏的时代

虽然总有些“别人家的创业”和“别人家的融资” 的酸爽,但在2015,我们见证了众多生信初创公司的崛起,和一家又比一家高的融资规模。

先来看几个例子:
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从其产品的用途来看,纯生信领域的初创或获得融资的公司,和已有的生信企业一样,可以归为以下几类。

第一,云存储、云计算类。比如ViaGenetics,它提供云空间以及相应的工具用于分析全基因组和exome数据。从广义上讲,Amazon、Google、Microsoft以及华为、阿里的云计算平台都属于此类。虽然巨头们(暂时)没有整合生信分析工具,但其平台的稳定性、可靠性、安全性和可按需扩展性是小型生信公司所不能比拟的。而且,从数据分析的灵活性上讲,利用现有云计算平台自行搭建分析流程对一些大公司也有相当的吸引力。据我所知,Human Longevity Inc (HLI)就是这样做的。

第二,分析流程类。这类产品往往与云计算相结合,即把分析的流程搬到线上,提供简化直观的操作界面,以方便有生信分析需求但对技术了解不深的用户。比如上面提到的ViaGenetics便是一例;其产品的功能与DNAnexus类似,但卖点在于易用。此外,GenomeNext也提供用于分析序列多态性和突变的平台。类似的公司还有Tute Genomics等。

第三,数据整合、解读类。比如Signifikance,这家公司不仅提供序列分析工具,还能将发现的突变和多态位点与临床数据相结合,帮助医生解读病人数据、诊断和准确用药。类似的企业还有Massive Bio。此外,Deep Genomics则是一家利用深度学习算法预测某些基因突变是否会产生疾病后果的公司。

第四,数据库知识库类。这些公司通过收集、整理、整合公共或私有信息,经过人工检阅(curation)后汇总为数据库或知识库。比如,瑞士的Genevestigator就是一家专门整理基因表达数据的公司。而美国的Genomenon则推出了一款叫做Mastermind的数据库,其中收集了人工检阅过的基因序列突变。

第五,辅助类。我倾向于将其它无法准确分类的公司都放到这一类里。但事实上,也的确有许多以辅助个人或保险公司的产品。这些产品小到科研助手(如Benchling),大到电子病例管理和分析,不一而足。

值得指出的是,同时具有多个分类特征的生信公司或产品是更常见的。比如,大多产品都以云计算和云存储为基础;而数据解读也往往需要检索突变和知识数据库。

对上述许多公司而言,2015、2016都是成功的两年,因为他们在资本市场都有所斩获。

然而,这两年带给他们以及其生信企业的,也有一些不好的消息。

首先,竞争加剧。由于热钱的追捧,生信似乎已经进入了”写个pipeline就能开公司“的时代。这造成了严重的同质化问题。以主打NGS数据分析的云计算平台为例,上面就提到了ViaGenetics,DNAnexus,GenomeNext,Tute Genomics这4家。单纯提供NGS数据云存储的公司面临的竞争就更激烈了,除了专注于生信领域的企业,还要和Amazon华为等巨无霸争夺市场和客户。

此外,一些测序仪生产厂家也不甘寂寞,纷纷出手。比如,Illumina于2015年9月将GenoLogics收入囊中;GenoLogics是一家实验室信息管理系统厂商,此举将提高Illumina系统的集成度,增加实验室对其产品的粘度。Roche则更早一步于2014年买下Bina Technologies。后者是提供全套NGS数据分析,号称能够完成从数据到信息到知识的一站式服务。Bina Technologies已被Roche并入其测序部门。

走整合路线的当然不仅仅是硬件企业。前几BGI收购CG就是走一条“逆推”的路线,其目的同样是建立完整的生态圈。

这就意味着在不远的将来,我们买了哪家的测序仪器,就能以较低甚至免费的价格使用相应的数据分析服务。或者反过来,选择哪家企业分析数据,就能以较低的价格测序了。但不管哪种方式,都势必会打压那些没有自己核心技术的生信公司的生存空间。

除此之外,生信企业之间的并购也在2015年屡屡发生。比如HLI收购了Cyber Genomics,Tute Genomics收购了Knome。回望2015,不难预测这种兼并大戏还会在2016继续上演,甚至会被资本市场的动荡涉及而愈演愈烈。2016的生信市场,必将会是剧烈动荡,甚至可以说腥风血雨的一年。

走上云端、走下神坛
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如果要选一个词来形容生信企业,”云端“恐怕是最合适的了。除了表示高大上、“云存储、云计算”之外,“云端”还意味着 “高估值、高增长、高期待” 以及“高风险”。

那么,生信企业的“云端”地位到底靠不靠谱呢?我们手头没有纯生信公司的资料,但可以用目前风头正劲、也最让大家有想像力的华大基因为例子,为大家算一算。根据2015年末华大基因披露的招股说明书,华大基因估值达到191亿元人民币。2012~2014年,其营业收入分别为7.94亿、10.47亿和11.31亿元,增幅分别为31.7%和8%。对应的归属母公司股东的净利润分别为8173万元、1.36亿元、2812万元,增幅分别为66%和-79%。另外,2015年上半年的营业收入为5.65亿,净利润为8247万。

那么,华大基因上市之后,值不值得我们立刻去投资呢?我们不妨用股市投资的几个指标,比如PE ratio和PS ratio来衡量一下;这些指标越高,投资的风险就越大。为方便比较,我们也收集了一些在美国上市的知名企业的数据。

PE ratio的计算公式为:PE ratio = 每股股价 / 每股盈利。我们这里假设华大的所有股票都是可流通的,那么PE ratio就可以计算为:公司估值/公司年利润。我们把华大2015年上半年的利润简单乘以2作为全年的利润,计算其2015年的PE为115.8。

而PS ratio计算为:公司估值/公司年销售。我们同样把2015年上半年的数据乘以2,得到PS为16.9。

相比之下,Illumina的PE和PS分别为48.14和11.68;而Affimetrix 则为46.43和3.21。

这样算来,华大的估值有点高了。这点从另外的角度也可以得到佐证。2012年,有资本机构对华大的估值是33亿元。2015年的估值是191亿,也就是说3年之内增长了4.6倍。但是,华大2014年的收入只比2012年的1.4倍。如果2012年估值正确的话,目前的估值就显得有些偏高。这也是为什么华大无法在A股上市,而只能选择创业板了。

当然,无论中美公司,PE高到离谱但仍受追捧的公司也大有人在。比如Amazon的PE为950,Netflix 303,猎豹移动为105。但这些公司要么在自己领域内处于垄断地位(Amazon和Netflix),要么收入和利润处于高速增长期(Netflix和猎豹移动)。

无论如何,投资看的是前景,是想像空间,是创业人讲故事的能力,是投资人对风向的判断。所以对于那些在风口上的公司,PE、PS也好,增长速度也好,都不可以是限制它们估值的天花板。

智慧的时代

从2017年的开局来看,全球经济可能会面着不小的挑战。 股市下跌,经济下行,汇率走高,资本外流。这些都预示着投资市场活动将会减少。相应的,投资者对初创和再融资公司的要求也将会更高。

但换个角度看,对于那些有核心优势、有创新精神、有精确产品定位、能满足用户需求的企业来讲,这何尝不是一种机会呢?只有在风停了、潮退了的时候,才能显示出来哪些人是用自己的力量走路、准备充足了才下水的。

毕竟,这是个智慧为王的时代啊。

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    基因检测的智慧时代:走上云端、走下神坛

    回顾2015、2016年生信市场的起起伏伏、缘起缘灭,不由想起小伙伴狄更斯的名言:这是最好的时代,这是最坏的时代 。然而,都市众林生存的两大定律,”活久见“和”城会玩“决定了那些使用最高级语气的人终究是too young, too simple, sometimes naïve(不老妖精莎士比亚语);不到最后,你永远不知道城里人能玩出什么新花样。

    很好的时代、很坏的时代

    虽然总有些“别人家的创业”和“别人家的融资” 的酸爽,但在2015,我们见证了众多生信初创公司的崛起,和一家又比一家高的融资规模。

    先来看几个例子:
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    从其产品的用途来看,纯生信领域的初创或获得融资的公司,和已有的生信企业一样,可以归为以下几类。

    第一,云存储、云计算类。比如ViaGenetics,它提供云空间以及相应的工具用于分析全基因组和exome数据。从广义上讲,Amazon、Google、Microsoft以及华为、阿里的云计算平台都属于此类。虽然巨头们(暂时)没有整合生信分析工具,但其平台的稳定性、可靠性、安全性和可按需扩展性是小型生信公司所不能比拟的。而且,从数据分析的灵活性上讲,利用现有云计算平台自行搭建分析流程对一些大公司也有相当的吸引力。据我所知,Human Longevity Inc (HLI)就是这样做的。

    第二,分析流程类。这类产品往往与云计算相结合,即把分析的流程搬到线上,提供简化直观的操作界面,以方便有生信分析需求但对技术了解不深的用户。比如上面提到的ViaGenetics便是一例;其产品的功能与DNAnexus类似,但卖点在于易用。此外,GenomeNext也提供用于分析序列多态性和突变的平台。类似的公司还有Tute Genomics等。

    第三,数据整合、解读类。比如Signifikance,这家公司不仅提供序列分析工具,还能将发现的突变和多态位点与临床数据相结合,帮助医生解读病人数据、诊断和准确用药。类似的企业还有Massive Bio。此外,Deep Genomics则是一家利用深度学习算法预测某些基因突变是否会产生疾病后果的公司。

    第四,数据库知识库类。这些公司通过收集、整理、整合公共或私有信息,经过人工检阅(curation)后汇总为数据库或知识库。比如,瑞士的Genevestigator就是一家专门整理基因表达数据的公司。而美国的Genomenon则推出了一款叫做Mastermind的数据库,其中收集了人工检阅过的基因序列突变。

    第五,辅助类。我倾向于将其它无法准确分类的公司都放到这一类里。但事实上,也的确有许多以辅助个人或保险公司的产品。这些产品小到科研助手(如Benchling),大到电子病例管理和分析,不一而足。

    值得指出的是,同时具有多个分类特征的生信公司或产品是更常见的。比如,大多产品都以云计算和云存储为基础;而数据解读也往往需要检索突变和知识数据库。

    对上述许多公司而言,2015、2016都是成功的两年,因为他们在资本市场都有所斩获。

    然而,这两年带给他们以及其生信企业的,也有一些不好的消息。

    首先,竞争加剧。由于热钱的追捧,生信似乎已经进入了”写个pipeline就能开公司“的时代。这造成了严重的同质化问题。以主打NGS数据分析的云计算平台为例,上面就提到了ViaGenetics,DNAnexus,GenomeNext,Tute Genomics这4家。单纯提供NGS数据云存储的公司面临的竞争就更激烈了,除了专注于生信领域的企业,还要和Amazon华为等巨无霸争夺市场和客户。

    此外,一些测序仪生产厂家也不甘寂寞,纷纷出手。比如,Illumina于2015年9月将GenoLogics收入囊中;GenoLogics是一家实验室信息管理系统厂商,此举将提高Illumina系统的集成度,增加实验室对其产品的粘度。Roche则更早一步于2014年买下Bina Technologies。后者是提供全套NGS数据分析,号称能够完成从数据到信息到知识的一站式服务。Bina Technologies已被Roche并入其测序部门。

    走整合路线的当然不仅仅是硬件企业。前几BGI收购CG就是走一条“逆推”的路线,其目的同样是建立完整的生态圈。

    这就意味着在不远的将来,我们买了哪家的测序仪器,就能以较低甚至免费的价格使用相应的数据分析服务。或者反过来,选择哪家企业分析数据,就能以较低的价格测序了。但不管哪种方式,都势必会打压那些没有自己核心技术的生信公司的生存空间。

    除此之外,生信企业之间的并购也在2015年屡屡发生。比如HLI收购了Cyber Genomics,Tute Genomics收购了Knome。回望2015,不难预测这种兼并大戏还会在2016继续上演,甚至会被资本市场的动荡涉及而愈演愈烈。2016的生信市场,必将会是剧烈动荡,甚至可以说腥风血雨的一年。

    走上云端、走下神坛
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    如果要选一个词来形容生信企业,”云端“恐怕是最合适的了。除了表示高大上、“云存储、云计算”之外,“云端”还意味着 “高估值、高增长、高期待” 以及“高风险”。

    那么,生信企业的“云端”地位到底靠不靠谱呢?我们手头没有纯生信公司的资料,但可以用目前风头正劲、也最让大家有想像力的华大基因为例子,为大家算一算。根据2015年末华大基因披露的招股说明书,华大基因估值达到191亿元人民币。2012~2014年,其营业收入分别为7.94亿、10.47亿和11.31亿元,增幅分别为31.7%和8%。对应的归属母公司股东的净利润分别为8173万元、1.36亿元、2812万元,增幅分别为66%和-79%。另外,2015年上半年的营业收入为5.65亿,净利润为8247万。

    那么,华大基因上市之后,值不值得我们立刻去投资呢?我们不妨用股市投资的几个指标,比如PE ratio和PS ratio来衡量一下;这些指标越高,投资的风险就越大。为方便比较,我们也收集了一些在美国上市的知名企业的数据。

    PE ratio的计算公式为:PE ratio = 每股股价 / 每股盈利。我们这里假设华大的所有股票都是可流通的,那么PE ratio就可以计算为:公司估值/公司年利润。我们把华大2015年上半年的利润简单乘以2作为全年的利润,计算其2015年的PE为115.8。

    而PS ratio计算为:公司估值/公司年销售。我们同样把2015年上半年的数据乘以2,得到PS为16.9。

    相比之下,Illumina的PE和PS分别为48.14和11.68;而Affimetrix 则为46.43和3.21。

    这样算来,华大的估值有点高了。这点从另外的角度也可以得到佐证。2012年,有资本机构对华大的估值是33亿元。2015年的估值是191亿,也就是说3年之内增长了4.6倍。但是,华大2014年的收入只比2012年的1.4倍。如果2012年估值正确的话,目前的估值就显得有些偏高。这也是为什么华大无法在A股上市,而只能选择创业板了。

    当然,无论中美公司,PE高到离谱但仍受追捧的公司也大有人在。比如Amazon的PE为950,Netflix 303,猎豹移动为105。但这些公司要么在自己领域内处于垄断地位(Amazon和Netflix),要么收入和利润处于高速增长期(Netflix和猎豹移动)。

    无论如何,投资看的是前景,是想像空间,是创业人讲故事的能力,是投资人对风向的判断。所以对于那些在风口上的公司,PE、PS也好,增长速度也好,都不可以是限制它们估值的天花板。

    智慧的时代

    从2017年的开局来看,全球经济可能会面着不小的挑战。 股市下跌,经济下行,汇率走高,资本外流。这些都预示着投资市场活动将会减少。相应的,投资者对初创和再融资公司的要求也将会更高。

    但换个角度看,对于那些有核心优势、有创新精神、有精确产品定位、能满足用户需求的企业来讲,这何尝不是一种机会呢?只有在风停了、潮退了的时候,才能显示出来哪些人是用自己的力量走路、准备充足了才下水的。

    毕竟,这是个智慧为王的时代啊。